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申请/专利权人：广西师范大学
申请日：2024-04-08
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247536A
主分类号：G06V10/762
分类号：G06V10/762;G06V10/764;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/74
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提供基于像素聚类的与模型无关的解释方法，以输入的实例作为原始数据进行聚类，以模型输出的预测分数作为迭代过程中判断解释是否停止的条件，通过聚类结果获取扰动样本，通过实例获取超像素，进而迭代式获取解释结果，退出迭代后穷举超像素组合，以预测分数最高的超像素组合作为最终解释结果，本发明“以聚类结果获取扰动样本，以实例获取超像素，以当前解释预测分数小于上一解释的预测分数作为停止迭代的判断条件”的方式，使得解释过程忠实于原始数据，降低了原始解释中超像素数量，保证了重要特征的比例，在停止迭代时的上一解释中的重要特征比例达到最高，因而保证了解释的稳定性、忠实性和可理解性，进而提高了图像识别模型的可解释性。
主权项：1.基于像素聚类的与模型无关的解释方法，其特征在于，包括如下步骤：1所述模型识别输入的实例，获取实例预测分数；2对所述实例的像素矩阵进行聚类，得到各个类别；对于每个类别，将所述类别的像素生成掩码，所述掩码覆盖所述实例中与所述类别对应的像素，进而得到扰动样本；对于每个扰动样本，将所述扰动样本输入至所述模型，得到扰动样本的预测分数；对所述实例进行超像素生成，将生成的超像素和各个扰动样本结合，得到实例扰动矩阵，所述实例扰动矩阵为当前解释；3将所述当前解释输入至所述模型，获取所述当前解释的预测分数；如所述当前解释的预测分数小于所述实例预测分数，则将当前解释作为待穷举解释，否则执行步骤4；4将当前解释作为新的实例迭代执行步骤2，每次迭代完毕后将得到的解释结果输入至所述模型，获取相应的预测分数，如当前解释的预测分数小于上一解释的预测分数则停止迭代，将所述上一解释作为待穷举解释；5穷举法为所述待穷举解释中的超像素生成样本扰动矩阵，将穷举法列出的各个超像素组合对应的样本分别输入至模型，得到各个预测分数，将预测分数最高的超像素组合作为最终解释。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西师范大学 基于像素聚类的与模型无关的解释方法
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